检索结果-内蒙古大学图书馆

现代雷达 2025年第2期47卷 45-51页

作者：滕康周勇南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适... 详细信息

针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适应滤波算法来实现对传统当前统计模型的改进。算法通过位置估计量差值与加速度扰动量的关系以及当前时刻加速度估计值的均值,在机动目标跟踪过程中对加速度方差和机动频率进行自适应调整,进而自适应调整过程噪声方差。蒙特卡洛模拟仿真实验的结果表明:改进后的算法能持续稳定地跟踪目标,并且对弱机动目标、强机动目标的跟踪较传统算法均具有更好的效果,提高了跟踪精度。

关键词：当前统计模型自适应滤波噪声方差蒙特卡洛机动目标跟踪

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基于当前统计模型的机动目标自适应强跟踪算法

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系统工程与电子技术 2011年第9期33卷 1937-1940页

作者：刘望生李亚安崔琳西北工业大学航海学院陕西西安710072

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖... 详细信息

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。

关键词：当前统计模型自适应滤波强跟踪机动目标

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机动目标当前统计模型模糊自适应算法

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兵工学报 2016年第11期37卷 2037-2043页

作者：刘望生潘海鹏李亚安浙江理工大学机械与自动控制学院浙江杭州310018 西北工业大学航海学院陕西西安710072

针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线... 详细信息

针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线更新当前加速度均值。在此基础上,结合高斯隶属函数和强跟踪算法对其权值予以修正。当前统计模型模糊自适应算法不受机动频率人为给定和最大加速度极值设置的限制,适用于不同范围和程度的机动。利用当前统计模型模糊自适应算法对阶跃机动、圆周机动、Jerk机动3种典型机动场景进行了计算机仿真,并与当前统计模型常规跟踪算法和Jerk模型自适应算法进行了比较。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪范围,具有较好的稳态特性和瞬态特性,其跟踪精度和收敛速度优于其他两种算法。

关键词：兵器科学与技术当前统计模型 Jerk模型模糊自适应强跟踪机动目标

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基于当前统计模型的自适应强跟踪算法

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数据采集与处理 2008年第2期23卷 191-195页

作者：孙福明吴秀清祁凯中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降。本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法。利用量测残差的统计距离将目... 详细信息

由于模型参数不能自适应调整和卡尔曼滤波器固有的特点,传统的当前统计模型算法跟踪突发强机动目标时性能显著下降。本文通过采用机动检测方法并借鉴强跟踪滤波器的思想,提出了一种改进的自适应强跟踪算法。利用量测残差的统计距离将目标机动划分为不同的状态,相应调整模型参数和滤波器增益,提高机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力并保持对一般机动目标良好的跟踪性能。

关键词：机动目标机动模型当前统计模型强跟踪滤波器

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基于当前统计模型的改进粒子滤波算法

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控制与决策 2005年第5期20卷 567-570,574页

作者：邓小龙谢剑英王林上海交通大学自动化系上海200030

基于"当前"统计模型,提出了双站无源被动跟踪的改进粒子滤波算法.该算法使用扩展卡尔曼滤波提议分布的粒子滤波,融合双站测量数据,包含了残差重抽样步骤以及马尔可夫链蒙特卡罗法等技巧.在双站测量的被动跟踪试验中,比较了各... 详细信息

基于"当前"统计模型,提出了双站无源被动跟踪的改进粒子滤波算法.该算法使用扩展卡尔曼滤波提议分布的粒子滤波,融合双站测量数据,包含了残差重抽样步骤以及马尔可夫链蒙特卡罗法等技巧.在双站测量的被动跟踪试验中,比较了各种滤波方式.仿真结果证实,该改进算法能有效跟踪高度机动的目标.

关键词：当前统计模型粒子滤波扩展卡尔曼滤波被动跟踪数据融合

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基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法

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系统工程与电子技术 2011年第10期33卷 2154-2158页

作者：钱华明陈亮满国晶杨峻巍张玥哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 西安交通大学电气工程学院陕西西安710048

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度... 详细信息

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。

关键词：机动目标跟踪当前统计模型模糊控制自适应滤波

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当前统计模型自适应滤波算法改进

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科学技术与工程 2013年第19期21卷 5504-5507页

作者：颉凯平畅仲仁中航工业空空导弹研究院洛阳471009

由于"当前"统计模型自适应滤波算法对于最大加速度的过分依赖,使其对于弱机动目标并不具有较高的跟踪精度,基于"当前"统计模型自适应滤波算法的研究及目标跟踪性能的分析,提出了将目标的机动状态划分为强机动和弱机... 详细信息

由于"当前"统计模型自适应滤波算法对于最大加速度的过分依赖,使其对于弱机动目标并不具有较高的跟踪精度,基于"当前"统计模型自适应滤波算法的研究及目标跟踪性能的分析,提出了将目标的机动状态划分为强机动和弱机动,当目标在作弱机动运动时,可通过修正最大加速度来提高跟踪精度,分别针对常速、常加速、弱变加速三种弱机动情况进行了数学仿真,仿真结果表明,通过修正最大加速度的方法,可使该算法对于弱机动目标的跟踪精度大大提高。

关键词：当前统计模型自适应滤波弱机动跟踪精度

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基于当前统计模型的机动目标被动跟踪

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上海交通大学学报 2003年第3期37卷 366-369页

作者：陈非敬忠良李建勋上海交通大学航空航天信息与控制研究所上海200030

介绍了极坐标系下的被动跟踪算法及存在的问题 ,并分析了其原因 .为了解决机动目标的被动跟踪问题 ,选取当前统计模型对加速度进行建模 ,并建立双机目标测量模型 ,推导了被动式机动目标自适应跟踪算法 .Monte- Carlo仿真表明。

关键词：机动目标跟踪极坐标系被动跟踪当前统计模型

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基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法

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计算机工程与应用 2017年第3期53卷 124-130页

作者：张卓然叶广强赵晓林空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对当前统计模型的改进。... 详细信息

针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对当前统计模型的改进。最后结合容积卡尔曼滤波算法构造基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法。仿真结果表明,相比基于标准当前统计模型的自适应跟踪算法,新算法对非机动目标、弱机动目标以及强机动目标都有更好的跟踪效果。

关键词：无源跟踪当前统计模型机动目标自适应修正系数模糊控制

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基于Bayesian-Fisher混合模型的强跟踪当前统计模型

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现代雷达 2019年第1期41卷 47-52,59页

作者：包守亮程水英许登荣国防科技大学电子对抗学院合肥230037

针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状... 详细信息

针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混合模型的新方法。首先,通过引入Bayesian-Fisher混合模型,将机动加速度均值作为未知的确定性输入增广到状态变量中,实现了对加速度均值的在线自适应估计;其次,根据强跟踪滤波器(STF)的思想,引入时变渐消因子,增强算法对突变状态的适应能力。仿真结果表明,该算法不仅提高了对弱机动和强机动目标的跟踪精度,也削弱了对初始机动参数的依赖。

关键词：当前统计模型 Bayesian-Fisher模型强跟踪机动目标跟踪

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